Die Medizin ist längst nicht mehr ausschliesslich Arbeitsbereich von Ärztinnen und Ärzten, sondern ebenso von Technikern, Ingenieurinnen und Mitarbeitenden aus verschiedenen Wissenschaftsdisziplinen. Alle arbeiten dabei interdisziplinär zusammen. Gerade der immer häufigere Einsatz von Sensoren, die eine Vielzahl von Daten („Big Data“) anfallen lassen, verlangt nach entsprechenden Spezialistinnen und Spezialisten, die diese Daten verarbeiten und analysieren können. Es braucht deshalb Expertinnen und Experten wie die Abgängerinnen und Abgänger des BSc Studiengangs Applied Digital Life Sciences.

Die thematischen Schwerpunkte der Pflichtmodule liegen auf den grossen Datenmengen, die wir Menschen «produzieren» und auf den entsprechenden Methoden, Verfahren und Sensoren, die wir für den Fortschritt in der Gesundheit einsetzen. Sie lernen, Daten aus patientenbezogenen Sensoren, Geräten oder bildgebenden Verfahren zu analysieren und daraus die richtigen Schlüsse zu ziehen sowie Prozesse in der medizinischen Diagnostik und im Gesundheitswesen zu optimieren.

• grundlegende Methoden zur Erfassung und Auswertung medizinischer Daten und Bildgebung.
• Grundkenntnisse menschlicher Anatomie und Physiologie und deren Pathologien.
• die Anwendung der Analysen von Patienten- und Labordaten.
• Grundlagen zur klinischen Studienplanung, zu statistischen Analysen und statistischen Anwendungen (z.B. Epidemiologie, Genetik).
• Konzepte, Systeme und Anwendungen klinischer Datenverarbeitung.
• Kenntnisse typischer Biomarker in Bilddaten und genetischer Sequenzierungen sowie Lernverfahren zur Identifikation neuer Biomarker.

• Auf der Suche nach neuen genetischen Biomarkern (Gene, die eine entsprechende Rolle spielen) für klinische Krebstherapien wenden Sie Deep-Learning-Methoden auf Patientengenome und deren passenden mikrobiellen Profile an. Ausserdem setzen Sie genetische Modelle ein. Sie arbeiten dabei in einem Team der ZHAW zusammen mit einem Informatik- und einem Pharmariesen als Forschungspartnern.
• Sie suchen ein System von Sensoren, mit denen sich die Vitalparameter von Pferden erheben lassen. Mit geeigneten, lernfähigen Algorithmen wollen Sie aus den Daten anschliessend die Ovulationsphase von Stuten bestimmen sowie Fohlengeburten genau vorhersagen – ohne die bisherigen invasiven Untersuchungen.
• Der Mensch bewegt sich bekanntlich im Schlaf. Im Schlaflabor eines grossen Krankenhauses filmen Sie die Bewegungen der Schlafenden, wobei gleichzeitig viele verschiedene medizinische Parameter gemessen werden. Sie wollen herausfinden, ob man auch aus der Bewegung allein Rückschlüsse auf den Zustand der Schlafenden ziehen kann, um beispielsweise in einem Spital oder einem Betagtenheim automatisiert einen Alarm auslösen zu können, wenn sich der Zustand der Schlafenden verschlechtert.

Unternehmen im Gesundheitssektor, in der Biomedizin sowie im Biotechnologie- und Pharmabereich sind typische Arbeitgeber. Sie möchten wissen, wo Sie der Berufsweg nach dem Studium hinführen könnte? Einen Ausblick präsentieren wir auf unserer Karriereseite.